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基于狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的核電廠設(shè)備壽命預(yù)測算法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-05-29 03:19
【摘要】:核電廠為重要的系統(tǒng)、設(shè)備和部件設(shè)置有大量在線或離線監(jiān)測措施,產(chǎn)生了海量的狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù),其中往往包含有豐富的設(shè)備性能狀態(tài)、異常征兆等相關(guān)信息。本論文致力于從預(yù)測的角度對這些信息進(jìn)行挖掘,建立基于狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的核電廠主要設(shè)備壽命預(yù)測方法,實(shí)現(xiàn)設(shè)備性能退化趨勢和剩余壽命的精確預(yù)測,為前瞻性的設(shè)備老化管理和維護(hù)管理提供技術(shù)基礎(chǔ),以期最終實(shí)現(xiàn)核電廠安全性和經(jīng)濟(jì)性水平的進(jìn)一步提升。論文根據(jù)核電廠能動設(shè)備與非能動設(shè)備壽命預(yù)測問題的不同特點(diǎn),采用不同的方法建立兩類設(shè)備的壽命預(yù)測模型。對以旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備為代表的能動設(shè)備,采用集成數(shù)據(jù)驅(qū)動預(yù)測模型。首先提出“模糊聚類—動態(tài)集成”方法,通過模糊聚類將訓(xùn)練數(shù)據(jù)劃分為數(shù)據(jù)子集進(jìn)行子模型的訓(xùn)練,以增強(qiáng)子模型的多樣性,模型權(quán)重則依據(jù)測試數(shù)據(jù)與各數(shù)據(jù)子集的相近程度確定,基于共享基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的算例驗(yàn)證表明該方法可在花費(fèi)更少的訓(xùn)練成本的情況下,取得更高的預(yù)測精度,模型預(yù)測性能在已發(fā)表相關(guān)工作中處于先進(jìn)水平。在此基礎(chǔ)上,采用異質(zhì)集成方法進(jìn)一步提高預(yù)測模型的精度,并對傳統(tǒng)的固定權(quán)重集成方式進(jìn)行擴(kuò)展,提出次級學(xué)習(xí)器模型和分段權(quán)重分配模型兩種異質(zhì)模型的結(jié)合策略,以提高集成模型的性能表現(xiàn),并基于基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集驗(yàn)證。對非能動設(shè)備,則采用混合方法建立預(yù)測模型。具體而言,在失效機(jī)理模型不可用的情況下,采用替代型混合預(yù)測模型。替代模型的不確定性分析是替代型混合模型中的一個(gè)重要問題,論文首先研究了高斯過程回歸模型以實(shí)現(xiàn)更為簡潔的模型不確定性評估,并基于仿真案例驗(yàn)證了這一方法的可行性。進(jìn)一步,為增強(qiáng)模型的適應(yīng)性,提出參數(shù)自適應(yīng)更新的數(shù)據(jù)驅(qū)動替代模型,通過參數(shù)基于預(yù)測誤差的自適應(yīng)調(diào)整使得替代模型更加符合監(jiān)測數(shù)據(jù)的實(shí)際情況,并通過反應(yīng)堆系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測問題驗(yàn)證了模型的有效性。在機(jī)理模型可用但存在較大偏差的情況下,則采用修正型混合模型。論文提出基于高斯過程回歸的非參數(shù)修正方法,通過比例修正系數(shù)、平移修正系數(shù)和高斯過程項(xiàng)對機(jī)理模型進(jìn)行三方面的修正,并基于FAC仿真案例進(jìn)行驗(yàn)證。
【圖文】:

健康管理系統(tǒng),總體框架


M 的實(shí)現(xiàn)需要三方面技術(shù)要素的支持:即數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理和維中數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)處理是進(jìn)行維修決策的基礎(chǔ),高效 CBM 方案的過監(jiān)測持續(xù)獲取設(shè)備的性能退化相關(guān)數(shù)據(jù),以及從數(shù)據(jù)中挖掘的設(shè)故障和剩余壽命等信息[30]。特別地,基于監(jiān)測數(shù)據(jù)對設(shè)備未來性能勢及其剩余壽命進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測,將可使 CBM 決策更具前瞻性,,優(yōu)化的設(shè)備維護(hù)方案。 預(yù)測與健康管理系統(tǒng)以上兩小節(jié)的討論可知,對重要設(shè)備設(shè)立狀態(tài)監(jiān)測并對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)挖掘,對于提升核電廠整體安全性和經(jīng)濟(jì)性水平均具有重要意義。理(Prognostics and Health Management, PHM)技術(shù)為這一監(jiān)測與數(shù)實(shí)現(xiàn)提供了一條十分有前景的技術(shù)路線。PHM 的概念最早在美國聯(lián)(Joint Strike Fighter, JSF)項(xiàng)目中被提出[31],此前則以各種不同名防、航空航天等領(lǐng)域有著不同程度的研究和應(yīng)用[32][33]。圖 1.1 所示總體框架[34],共包括五個(gè)主要的子模塊:

壽命預(yù)測方法


第 1 章 引言程或可靠性試驗(yàn)中產(chǎn)生的歷史失效時(shí)間數(shù)據(jù)及截尾數(shù)據(jù),利用參數(shù)化方法,大似然估計(jì)(Maximum Likelihood Estimation, MLE)等,將數(shù)據(jù)擬合成某一分布[43],典型示例為廣泛使用的 Weibull 分布:1( )mm t t (1基于可靠性統(tǒng)計(jì)的預(yù)測方法假設(shè)所有同類設(shè)備的壽命均服從同一個(gè)概率,亦即忽略了運(yùn)行環(huán)境對設(shè)備壽命的影響以及不同設(shè)備之間的個(gè)體差異,因得到的結(jié)果表征的是在平均工況環(huán)境下同類設(shè)備的平均壽命特征,具有較大測不確定性。
【學(xué)位授予單位】:清華大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號】:TM623

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號:2686308

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